一、背景介紹

隨著新一代信息技術與制造業深度融合，工業互聯網已成為推動制造業數字化、網絡化、智能化轉型的核心引擎，與此同時，工業領域的網絡安全與數據安全風險也隨之凸顯。多氟多新材料股份有限公司作為新材料行業的領軍企業，其生產流程高度依賴工業控制系統與各類數據資源，涵蓋生產工藝數據、原材料數據、產品質量數據等核心信息，這些數據與工業生產系統的穩定運行直接關聯企業的核心競爭力與生產安全。

在數字化轉型進程中，多氟多面臨著雙重安全挑戰：一方面，工業互聯網場景下的設備接入、數據傳輸、系統交互等環節增多，傳統安全防護手段難以應對新型工業威脅；另一方面，隨著數據價值日益提升，數據采集、存儲、使用、共享全生命周期的安全風險持續攀升，亟需構建體系化的數據安全防護能力。為破解上述難題，多氟多新材料股份有限公司攜手北京雙湃智安科技有限公司，共同打造工業互聯網安全與數據安全深度融合的完整解決方案，全面提升企業安全防護水平。

二、目標與原則

（一）核心目標

本次合作的核心目標是構建“工業互聯+數據治理”雙驅動的安全防護體系，實現三大核心目標：一是全面覆蓋工業互聯網安全場景，精準識別并阻斷各類工業威脅，保障工業控制系統穩定運行；二是建立全生命周期的數據安全防護機制，實現數據安全與業務發展的協同推進；三是通過技術創新與體系化建設，提升企業安全自主可控能力，為數字化轉型提供堅實安全保障。

（二）實施原則

1.安全與業務協同原則：解決方案充分貼合多氟多工業生產與業務運營實際需求，避免安全防護與業務發展脫節，確保安全措施不影響生產效率。

2.創新性與實用性結合原則：在借鑒行業先進經驗的基礎上，引入創新性技術手段，同時注重方案的落地可行性與實操性，保障各項功能有效落地。

3.全面防護與重點突出原則：構建全場景、全流程的安全防護體系，同時聚焦工業互聯網核心設備、關鍵生產環節以及核心數據資源，強化重點領域防護。

4.可擴展性與可持續性原則：方案設計充分考慮企業未來數字化轉型的拓展需求，預留接口與升級空間，確保安全體系能夠持續適配業務發展變化。

三、案例實施與應用情況詳細介紹

（一）方案規劃

北京雙湃智安基于對多氟多生產場景、業務流程以及安全需求的深度調研，構建了“1+2+N”的整體解決方案架構：“1個核心中樞”即工業安全運營中心，實現安全態勢感知、事件研判、應急響應的一體化管控；“2大防護維度”分別為工業互聯網安全防護維度與數據安全防護維度，形成雙重保障；“N類安全能力”涵蓋威脅探測、滲透測試、數據治理、安全審計等多項核心能力，全面覆蓋安全防護需求。

在規劃階段，雙湃智安組建專業團隊與多氟多技術、生產、管理等多部門開展深度對接，梳理出工業互聯網側的12類核心應用場景（包括生產車間工業控制網絡、設備遠程運維、工業數據采集傳輸等）與數據側的8類核心數據資產（包括生產工藝數據、原材料采購數據、產品質檢數據等），明確各場景與資產的安全防護優先級，為方案的精準實施奠定基礎。

（二）實施過程

本次方案實施分為三個階段穩步推進：

第一階段：基礎部署與資產梳理（為期1個月）。雙湃智安團隊協助多氟多完成工業安全運營中心的搭建與部署，實現對工業互聯網核心設備、網絡鏈路、系統應用的全面接入；同時，開展全量資產梳理工作，建立工業資產臺賬與數據資產清單，明確資產屬性、關聯業務、安全等級等關鍵信息，為后續防護措施的精準落地提供依據。

第二階段：核心能力建設（為期2個月）。在工業互聯網安全維度，部署工業威脅探測器，實現對工業協議攻擊、設備異常行為、惡意代碼植入等威脅的實時監測；創新性引入“基于AI的工業互聯網自動化滲透測試驗證平臺”，通過AI技術模擬各類攻擊場景，對工業互聯網系統的安全漏洞進行自動化探測與驗證。在數據安全維度，構建基于數據治理的數據安全防護體系，完成數據分類分級、數據脫敏、訪問控制等核心能力的部署，實現對數據全生命周期的安全管控。

第三階段：聯調優化與人員培訓（為期1個月）。對方案各組件進行聯調測試，優化安全策略與防護規則，確保各系統協同運行；同時，為多氟多相關人員開展安全培訓，內容涵蓋系統操作、威脅研判、應急處置等，提升企業內部安全運維能力。

（三）創新性亮點

本次方案的核心創新點在于“基于AI的工業互聯網自動化滲透測試驗證平臺”的創新性應用。傳統工業互聯網滲透測試多依賴人工操作，存在測試效率低、覆蓋場景有限、對測試人員專業能力要求極高的問題，且難以適應工業系統動態變化的特點。

雙湃智安自主研發的“基于AI的工業互聯網自動化滲透測試驗證平臺”，通過AI算法對工業場景下的典型攻擊路徑進行學習與建模，能夠自動識別工業互聯網系統中的脆弱點，模擬多種類型的工業攻擊行為（如Modbus、S7等工業協議攻擊、PLC設備漏洞利用等），并生成詳細的滲透測試報告與修復建議。該平臺不僅大幅提升了滲透測試的效率與覆蓋面，還能實時適配工業系統的變化，提前發現潛在安全風險，實現“事前預警、主動防護”，填補了傳統工業安全防護在主動測試驗證環節的空白。

（四）重點與難點問題及解決思路

1.重點問題：工業互聯網安全與數據安全的深度融合。工業生產數據的實時傳輸與共享需求，使得工業互聯網安全與數據安全緊密關聯，單一維度的防護難以形成有效保障。解決思路：方案構建融合化的安全防護體系，工業安全運營中心實現對工業互聯網威脅與數據安全事件的統一監測與研判；通過工業威脅探測器與數據安全防護組件的聯動，當發現工業互聯網側存在異常訪問時，自動觸發數據訪問控制策略，阻斷非法數據獲取行為，實現兩大維度防護的協同聯動。

2.難點問題：工業場景下安全防護與生產連續性的平衡。工業控制系統對實時性、穩定性要求極高，傳統安全防護措施可能會影響生產流程的正常運行。解決思路：采用“輕量化部署+精準防護”的策略，工業威脅探測器、數據安全組件等均采用旁路部署模式，避免對工業生產鏈路造成干擾；同時，通過AI技術優化安全策略，精準識別正常生產行為與惡意攻擊行為，減少誤報、漏報，確保安全防護與生產連續性的平衡。

3.難點問題：核心數據資產的精準識別與分級防護。多氟多數據類型繁雜，不同數據的價值與安全風險差異較大，難以實現精準管控。解決思路：引入數據治理理念，通過自動化工具與人工審核相結合的方式，對多氟多全量數據進行梳理，依據數據的敏感程度、業務價值、影響范圍等維度進行分類分級；針對不同等級的數據制定差異化的防護策略，核心敏感數據采用加密存儲、嚴格訪問控制等高強度防護措施，普通數據采用常規審計監控，實現資源的合理配置與精準防護。

四、應用價值與效益

（一）安全價值：全面提升企業安全防護能力

方案落地后，多氟多工業互聯網安全與數據安全防護能力得到顯著提升。工業安全運營中心實現了對工業互聯網場景的7×24小時全時段安全態勢感知，工業威脅探測器對工業協議攻擊、設備異常行為等威脅的識別準確率達到98%以上；“基于AI的工業互聯網自動化滲透測試驗證平臺”累計發現并修復工業系統安全漏洞30余個，提前規避了重大安全風險。在數據安全方面，通過數據分類分級與全生命周期防護，實現了對核心數據資產的精準管控，未發生一起數據泄露、篡改等安全事件，有效保障了數據資產安全。

（二）業務價值：賦能企業數字化轉型高效推進

安全體系的完善為多氟多數字化轉型提供了堅實保障。一方面，工業互聯網安全能力的提升，確保了生產車間工業控制網絡、設備遠程運維等場景的穩定運行，減少了因安全問題導致的生產中斷，生產效率提升5%以上；另一方面，數據安全防護體系的構建，消除了企業在數據共享、數據分析應用等環節的安全顧慮，推動了生產數據、管理數據等各類數據的價值挖掘，為生產工藝優化、產品質量提升、供應鏈協同等提供了數據支撐，助力企業實現精細化管理與智能化升級。

（三）行業價值：樹立工業安全與數據安全融合標桿

本案例創新性地實現了工業互聯網安全與數據安全的深度融合，尤其是“基于AI的工業互聯網自動化滲透測試驗證平臺”在工業場景的成功應用，為新材料行業及其他制造業企業的安全數字化轉型提供了可借鑒的實踐經驗。案例所形成的“調研-規劃-實施-優化”全流程實施方法論，以及安全與業務協同的防護理念，為推動制造業安全體系建設標準化、規范化發展具有重要意義，樹立了行業內工業安全與數據安全融合應用的標桿。

（四）經濟與社會效益：降本增效與安全保障雙贏

經濟效益方面，方案的實施減少了因安全事件導致的生產損失、數據泄露賠償等潛在成本，同時通過提升生產效率、挖掘數據價值帶來了直接經濟效益，預計每年為企業節省安全運維成本與創造新增價值共計數百萬元。社會效益方面，多氟多作為新材料行業的領軍企業，其安全穩定運行關系到上下游產業鏈的安全，方案的實施不僅保障了企業自身的生產安全與數據安全，也為產業鏈供應鏈的穩定運行提供了保障，推動了行業安全生態的構建與完善。